Optimasi dalam Penentuan Dosis Optimal pada Kemoterapi Tumor

Konstruksi model matematis dari suatu fenomena dalam bidangmatematika biologi merupakan hal yang sangat penting. Salahsatunya dapat diterapkan dalam proses kemoterapi tumor. Sebagai salah satu penyakit yang mematikan, pengobatan kemoterapi tumor perlu dioptimalkan untuk mencegah proliferasi sel yang tidak terkendali. Namun proses kemoterapi yang tidak tepat, dapat berakibat fatal bagi pasien penyakit tumor. Sehingga interval waktu dan dosis yang tepat dalam kemoterapi sangat efektif untuk mengurangi ukuran tumor. Permasalahan kemoterapi tumor dimodelkan sebagai permasalahan optimal dimana penentuan dosis obat optimummerupakan fungsi tujuannya. Permasalahan optimal selanjutnyaditransformasikan menjadi permasalahan pemrograman nonlinier (PNL), yang selanjutnya diselesaikan dengan software pemrograman nonlinier (PNL)

APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION FOR PREDICTING THE AVAILIBILITY OF PREMIUM FUEL (CASE STUDY: PREDICTION OF PREMIUM FUEL AVAILIBILITY ON SPBU GALALA AMBON)

This study aims to predicting the availability of premium fuel using pattern recognition techniques named neural network with backpropagation method. Neural network is used to give solution for many problem, including taking a decision from the training data. Neural network can be applied to various specific fields of human life. In this study, Neural Network is used to predict the availability of premium fuel using backpropagation method. The data which is used in this study consist of 48 data, where 36 data (years 2012-2014) as training and 12 data (years 2015-2016) as testing. The result shows that the availability of premium fuel in 2017 for 12 months with the prediction results availability in January 2017 is 337490 kL and December 2017 is 344120 kL. It can be seen that the prediction results to be achieved fully met with a small error rate and the level of accuracy 83.33% where the results of the testing data showed the value of Mean Square Error for prediction the availability of premium fuel in 2017 is and also to the process of training produces the best network architecture with hidden layer 20 10 5 1 neurons and the best training algorithm by using learning rate 0.74 with MSE 0.00100. Thus, Backpropagation method is pretty well in predicting the availability of fuel

APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION TO PREDICT HOUSEHOLD CONSUMPTION OF ELECTRICITY IN AMBON

Electricity is one of the energy most widely used in the universe. Electric power demand in Ambon city tends to increase due to the growing of population in Ambon. The necessary of electricity power in Ambon City by utilizing two systems are interconnected such as: PLTD Poka and PLTD Hative Kecil (Galala). In this research forecast the demand for household electricity consumption in 2016 based on validation data from 2011-2015 using Application of Neural Networks Backpropagation method. The validation data are using in JST-Backpropagation training, with the best network architecture that is 20 10 5 1 neurons and 0.8 learning rate, can produce the best pattern with the accuracy is 75% and the value of Mean Square Error is 0.298335.&nbsp

Aplikasi Petri Net pada Sistem Pelayanan Pasien Rawat Jalan Peserta Askes di Rumah Sakit Umum Daerah Dr. Haulussy Ambon

Salah satu bentuk pelayanan dalam masyarakat adalah pelayanan kesehatan. Contoh pelayanan kesehatan dalam masyarakat adalah pelayanan rawat jalan pada rumah sakit khusus untuk pasien peserta Askes. Permasalahan antrian yang terjadi pada pelayanan pasien rawat jalan dapat dimodelkan dengan menggunakan Petri Net. Petri Net akan memodelkan antrian dalam sistem pelayanan ke dalam bentuk diskrit. Dalam tulisan ini akan dibuat model Petri Net dari antrian dalam sistem pelayanan pasien rawat jalan RSUD Dr. Haulussy Ambon untuk mendapatkan matriks representasinya. Kata Kunci : Petri Net, Antrian, Matriks Representas

Peramalan Jumlah Pelanggan Telepon Berbayar Tahun 2017 dengan Menggunakan Model Arima(, , )

Pertumbuhan pertelekomunikasian dapat dilihat dari perkembangan jumlah pelanggan telepon berbayar. Peningkatan kesejahteraan masyarakat seiring dengan perkembangan telekomunikasi itu, dapat ditunjukan oleh beberapa indikator yang dapat digunakan oleh para pengambil kebijakan untuk menentukan strategi pembangunan yang terkait dengan pertelekomunikasian secara nasional maupun regional. Penelitian ini menggunakan model ARIMA(, , ) dan software Minitab 16. Metode ARIMA sendiri merupakan suatu metode peramalan terbaik untuk perhitungan jangka pendek. Model yang didapat dalam penelitian ini adalah ARIMA(1,1,1) dengan koefisien parameternya adalah 1 φ = 0.8895, 1 θ = 0.9783 dan 0β = -11.757

Analisis Tingkat Pengetahuan Remaja Tentang Perilaku Merokok Di Kota Ambon

Pemandangan orang merokok dapat kita temui di dalam kendaraan umum, kantor, pasar, atau tempat umum lainnya, bahkan dalam keluarga sendiri. Pada umumnya seseorang mulai merokok sejak usia remaja. Jumlah perokok laki-laki jauh lebih tinggi dibandingkan perempuan dimana jika diuraikan menurut umur, prevalensi perokok laki-laki paling tinggi pada umur 15-19 tahun. Berdasarkan permasalahan tersebut, dilakukan penelitian untuk mengetahui pengaruh antara usia, status merokok orang tua, komunikasi dengan orang tua, komunikasi dengan teman sepergaulan, pengetahuan tentang merokok, perokok aktif dan pasif, akses media informasi, dan intensitas melihat iklan rokok dengan tingkat pengetahuan remaja tentang perilaku merokok kemudian melihat model tingkat pengetahuan remaja tentang perilaku merokok dengan menggunakan Model Regresi Logistik Ordinal dan juga untuk mengetahui variabel yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengetahuan remaja tentang perilaku merokok di Kota Ambon. Dari data yang diperoleh maka dapat disimpulkan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengetahuan remaja tentang perilaku merokok adalah variabel 1 (Pengetahuan remaja tentang merokok terhadap kesehatan), x4 (Pengetahuan tentang perokok pasif), x5 (Pengetahuan tentang perbedaan antara Perokok Pasif dan perokok Aktif), x6 (Larangan merokok), x8 (Komunikasi dengan orang tua) x9 (Komunikasi dengan teman pergaulan), x10 (Status merokok orang tua)

Peramalan Jumlah Pengunjung Perpustakaan Universitas Pattimura Ambon Menggunakan Metode Dekomposisi

Perpustakaan merupakan pusat informasi yang harus dikelola dengan baik agar dapat memberikan manfaat semaksimal mungkin. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui fluktuasi dan meramalkan banyaknya pengunjung Perpustakaan Universitas Pattimura (UNPATTI) Ambon menggunakan metode Dekomposisi. Data yang digunakan adalah data sekunder jumlah pengunjung perpustakaan UNPATTI sejak tahun 2011– 2014 yang diperoleh dari perpustakaan UNPATTI. Prosedur penelitian dimulai dengan menganalisis komponen-komponen dekomposisi yaitu komponen trend (), musiman (), siklis () dan komponen acak () kemudian mengalikan nilai dari komponen-komponen tersebut. Hasil prediksi menunjukkan bahwa jumlah pengunjung pada tahun 2015 bulan Januari sebesar 1337 pengunjung, Februari 2932 pengunjung, Maret 3640 pengunjung, April 3791 pengunjung, Mei 4333 pengunjung, Juni 2571 pengunjung, Juli 806 pengunjung, Agustus 920 pengunjung, September 968 pengunjung, Oktober 4187 pengunung, November 4495 pengunjung dan Desember 2960 pengunjung. Dapat dilihat bahwa jumlah pengunjung meningkat pada bulan Mei dan November

Sifat-sifat Dasar Perluasan Integral Lebesgue

EL-Integral is extended of Lebesgue integral, 1 k b EL f d L f d . Lebesgue integral is defined with early arrange measure theory that famous with Lebesgue measure. A function f :a,b is said EL-integrable on a,b , if there exist series interval that no piled up k I in a,b so that , 0 k a b I , k f L I for every k and  1 IkA L f d  finite. Value A is called value of EL Integral function f on a,b . Extended of Lebesgue integral (EL-Integral) is notated  by : kbE a k I EL f d f d L f d

Aplikasi Petri Net Pada Sistem Pembayaran Tagihan Listrik PT. PLN (Persero) Rayon Ambon Timur

Petri Net is a model of Mathematics used in the system event discrit to illustrate certain event. One application of Petri Nets is to sketch the entrance occurs in a place like the public service system. This reserce will simply describe the use of Petri Net to sketch the entrance occurs in electricity bill payment system of PT.PLN (Persero) Rayon Ambon Timur by the number of place is 7 and the transition is 8, and to determine the matrix representation and the coverability tree of the model

Model Regresi Ridge Untuk Mengatasi Model Regresi Linier Berganda Yang Mengandung Multikolinieritas

Model Regresi Linier Berganda merupakan sebuah model yang digunakan untuk menganalisis hubungan antar variabel. Hubungan tersebut dapat diekspresikan dalam bentuk persamaan yang menghubungkan variabel terikat (Y) dengan beberapa variabel bebas (X). Jika adanya hubungan linier yang sempurna atau pasti diantara beberapa atau semua variabel bebas dari model Regresi Berganda disebut Multikolinieritas. Jika korelasi antara dua atau lebih variabel bebas dalam suatu persamaan regresi linier berganda ini terjadi maka taksiran koefisien dari variabel yang bersangkutan tidak lagi tunggal melainkan tidak terhingga banyaknya sehingga tidak mungkin lagi menduganya. Dalam kasus ini peneliti akan melihat hubungan antara variabel-variabelnya. Apabila terdapat hubungan antara variabel-variabel bebasnya. Maka akan diterapkan metode Regresi Ridge untuk menstabilkan nilai koefisien regresi karena adanya Multikolinieritas. Regresi Ridge merupakan metode estimasi koefisien regresi yang diperoleh melalui penambahan konstanta bias pada diagonal . Sehingga diperoleh persamaan regresi linier yang baru dan tidak mengandung multikolinieritas